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文章目录作业介绍1、util2、Train Word to Vector3、Data Preprocess(数据预处理)4、Dataset（创建该类方便使用dataloader）5、model6、train参考文章：本文的原理及部分内容参考于大佬：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/105931612老师的标准参考答案，需翻墙（VPN）：ht

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在逻辑回归+正则化的分类问题中，使用决策边界划分0和1，现在将完成多类分类(多个logistic回归)题目：在本练习中，您将实现一个one-vs-all逻辑回归和神经网络来识别手写数字（0-9）。1.Dataset在之前的学习中数据均为文本数据可以直接打开看，此次作业的数据是matlab的本机格式，需要使用scipy工具（loadmat）来加载数据。import numpy as npimport

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参考自文章：https://blog.csdn.net/qq_51691366/article/details/120168716https://blog.csdn.net/zhangxue1232/article/details/117200268例题1：例题2：以上均为个人理解，如有错误还请指正！

1.题目要求2.思路step1：需要一个10×7的二维数组来确定每个数字该显示的部分，比如数字9需要在题目所示图片的0，1，2，3，5，6的位置显示 - 或者 | ，因为一共有0-9（10个数字，每个数字有7个位置要确定），所以需要10×7的二维数组step2：手动地将所有的数字显示形状在纸上画出来，再根据图片将0-9的数字转换成数组形式，如下：int num[10][7]={{1,1,1,1,1

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